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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型
型完成简单的图像分类。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow,敬请期待后续更新。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
Editor,可以在里面编辑和运行cell。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
epochs=10) 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
plt.show() 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
Online快速开发、发布WeLink应用。 4-基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络
编写代码,为得到最佳体验,需要为C/C++插件提供头文件的位置。如果头文件放置在以“include”命名的文件夹中,则C/C++插件会自动识别。 其它情形下,需设置“clangd.includePath”选项(请参考配置头文件路径和宏)。 对于复杂的工程,推荐配置“compile_commands